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《Adroit Technologies正在研发一种基于人工智能的水管理平台，旨在解决南非的水资源损失问题，通过预测、异常检测和数字孪生建模提高决策效率和用水效率。》

  • 来源专题：水与大气环境治理
  • 编译者： 胡晓语
  • 发布时间：2025-12-04

  • Adroit Technologies正在研发一种可扩展的国家级AI框架，旨在通过预测、异常检测和数字孪生建模来提升决策效率和支持更高效的水资源利用。作为工业自动化和数字化转型解决方案的领导者，Adroit Technologies正在将其前沿研究和发展（R&D）工作推进至一个AI驱动的水资源管理平台，以应对南非最紧迫的基础设施挑战之一：非收益水损失。 这项研究旨在开发一种首创的AI驱动“伪计量”功能，可以在未安装物理计量器的区域推断消费和压力数据。Frits Kok，Adroit Technologies的联合CEO证实，他们已经证明了这一概念的初步可行性，并获得了政府和其他行业领导者的支持，以开发这一AI驱动的平台。

    Adroit Technologies正在探索新的方法，利用先进的机器学习和神经网络算法来增强智能、数据驱动的水资源管理。该研究平台可以分析现有的遥测和SCADA数据，以检测泄漏、预测需求并推断没有传感器区域的流速，为未来更高效、透明的市政水系统铺平道路。

  • 原文来源：https://www.wateronline.com/doc/artificial-intelligence-ai-powered-water-management-research-and-development-r-d-to-strengthen-water-security-0001
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    • 编译者：胡晓语
    • 发布时间：2025-08-21
    • 在拉丁美洲，水务公司必须应对极端天气事件如干旱和洪水，这些情况加剧了水资源短缺，同时还要满足因快速城市化而增加的水资源需求。通过实施人工智能和数字孪生技术，拉美城市能够更好地减轻相关风险，确保向市民持续提供安全可靠的水资源。该地区许多城市面临超过40%的水损失和老化的基础设施问题。 Bentley的生态系统提供了多种解决方案，帮助改善城市网络的效率和可持续性。例如，在巴西圣保罗的萨贝斯水务公司的Vicente de Carvalho供水系统中，萨贝斯采用了Bentley的OpenFlows Sewer + SewerSight技术，这一技术提供了实时的系统性能洞察，使水务公司能够检测到泄漏和操作异常，每月减少约37,000立方米的水损失，同时不影响服务水平。这种可视化管理还进一步提升了整体运营效率，提高了面对季节性旅游高峰、不规则需求和长期干旱条件下的供水稳定性。
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  • 《人工智能帮助新药研发》
    • 来源专题：中国科学院文献情报制造与材料知识资源中心 | 领域情报网
    • 编译者：冯瑞华
    • 发布时间：2018-12-03
    • 在古代，神农尝百草，这其实就是人工筛选药物的过程。 在现代，看过电影《我不是药神》的人也会知道，新药研发的成本是极高的。 在综艺节目《奇葩说》中，经济学家薛兆丰提到：每一款新药研发的周期大约是20年，平均每款新药的研发费用高达20亿美元。 所以，新药研发是一个高风险高回报的行业。 人工智能时代，情况有了很大的变化，人工智能可以对新药研发有很大的帮助。 药的分类 要理解人工智能对新药研发的帮助，首先需要对药物做一个大致的分类。从药物分子的大小来分，一般可以把药物分为二类。 1． 化学药 化学药的起效成分是单一、明确的化学小分子，分子量通常小于 1000 道尔顿（也就是1000个质子质量）。这种药可以通过实验室化学合成制备，其分子结构可以用紫外可见分光光度计，核磁共振与红外光谱仪等仪器鉴定。这种药物分子可以直接进入细胞产生药效。 著名的阿司匹林（aspirin）就是一种化学药，阿司匹林于1899年3月由德国化学家发明，可用于治疗感冒、发热、头痛等病症。再比如伟哥（viagra）是由美国辉瑞研制开发的一种口服治疗男性性功能障碍的药物，在音乐人李宗盛等人演唱的《最近比较烦》这首歌中，有这样一句“我梦见和饭岛爱一起晚餐， 梦中的餐厅灯光太昏暗， 我遍寻不着那蓝色的小药丸”，这个蓝色的小药丸就是伟哥 ，这也是一种化学药。 2． 生物药 生物药一般是抗体、蛋白（多肽）、核酸类药物，分子量通常远大于1000 道尔顿。所以生物药是大分子药。 比如治疗糖尿病的人工胰岛素就是一种生物药。1958年，中国科学院在王应睐、曹天钦、邹承鲁、钮经义、沈昭文等先生的带领下，正式启动人工合成胰岛素项目，1966年取得巨大成功。我国人工合成的胰岛素其实就是一种人工合成的蛋白质分子，这是一种生物药。 对于人工智能新药研发来说，多数情况下比较适合处理化学药，对于大分子生物药的研发，目前的人工智能技术还有点力不从心。 新药研发与药物靶点 要理解新药研发，我们还要看一下为什么一个人会生病——因为药物是用来治病的。从分子生物学的角度来说，有的病情是由于分子的表达缺失引起的，比如胰岛素降低引起糖尿病；也有的病情是因为分子的表达过强引起的，比如组胺过高引起过敏。 那么，人为什么会生病呢？因为身体是由细胞组成的，细胞是由化学小分子和生物大分子共同组成，它们并不是简单地拼凑在一起，而是相互级联作用构成一个复杂庞大的网络，不同的生理功能可以看成这个巨大网络中一条条串联的线路。 我们身体的疾病，除了外科损伤之外，多数是这个网络上某个线路发生了异常，这就好像某条交通线发生了堵塞一样。吃药的目的就是打开这个拥堵点。这个拥堵点也就是药物分子需要作用的“靶点”。 在分子生物学出现之前，没有药物靶点这个概念。在那个时候，无论是全球各地的草药，还是偶然发现的青霉素，都是根据经验、猜测或者迷信来揣度人体的发病原因。中药就是其中一个例子，一般中药有副作用，这就是因为中药不是根据分子生物学设计出来的，所以它的靶点很散乱，相当于是用散弹枪去打靶，而现代西药则好像是用狙击枪去打靶。 因此，人体内的所有分子都可能成为潜在的靶点，这些分子有可能在细胞膜上，或者在细胞质里，有些可能在细胞核里；这些分子也可能在血液里，或者在大脑中——不同分子的特点不同。比如抗体等生物大分子只能与体液和细胞膜上的分子结合，而化学小分子则更容易穿透细胞膜甚至进入细胞核发挥作用。不同药物进入体内的方式是不同的，一个好的药物需要保证它们不要在进入体内的途中损失掉（比如被胃液的酸性腐蚀等等）。而且药物的设计必须有很好的靶向性，比如有的药需要进入大脑，那么就需要穿过血脑屏障；有的药为了不影响婴儿，则希望它不要透过母婴屏障。最好的药物设计的标准是：设计出来的药只与想治疗的器官和分子发挥作用，而不产生其他的副作用。但是，由于生物功能是一条线路，这个线路上可能不止一个分子有成为靶点的潜力，因此要找到最关键的靶点才会最有效果。但事情没有那么简单，在生物体中，同样一个分子可能是多功能的，如果抑制了这个分子，可能就会引起其他正常功能的损伤，这就是产生副作用，有些副作用还很严重，因此，要选择非常干净特异的分子作为药物靶点。 药物靶点这个概念是分子生物学发展的产物，尤其是基因测序技术发展起来之后才有的新概念。通过研究找到真正作用的原因（分子机理），可以为药物研发提供了新的原理。 人工智能帮助新药研发 人工智能是需要有大数据作为原料的，而新药研发领域其实是一个大数据非常丰富的宝库，因此这为人工智能提供了用武之地。比如1959年《药物化学》杂志创刊至今，至少发表了45万种化合物作为药物的研究对象，这是一个巨大的数据库，对于这样的大数据，人工智能可以发挥它的独特作用。 不久前，《科学美国人》与世界经济论坛发布了2018年十大新兴技术，人工智能辅助化学分子设计——机器学习算法加速新药研发就是其中之一。 目前，在全球有至少100家企业正在探索新药研发的人工智能方法，在国外，葛兰素史克、默克、强生与赛诺菲公司都已经布局人工智能新药研发。在中国，也涌现了深度智耀、零氪科技与晶泰科技等人工智能新药研发企业，药明康德也战略投资了美国的一家人工智能新药研发公司。 对于化学分子的设计而言，以前的设计是通过人员对分子各种侧链和基团化学性质的经验，人工设计药物。这个过程就跟程序员写程序一样，有的人有天分，写一个程序就能成功运行，有的人没天分，设计了许多也没有好用的。因此，在当时就有很多人说，药物的化学设计是一种艺术，甚至是一种玄学。 现在，则可以用机器来学习药物和药物靶点的结合特点，从而让机器来进行药物设计，这也能大大提高成功设计的概率。人工智能通过计算机模拟，可以对药物活性、安全性和副作用进行预测。 人工智能可以应用在药物开发的不同环节，包括虚拟筛选苗头化合物、新药合成路线设计、药物有效性及安全性预测、药物分子设计等。为什么人工智能提高新药研发的效率呢？因为人工智能有很强大的发现关系的能力，还有很强大的计算能力。在发现关系方面，人工智能可以发现药物与疾病的连接关系，也能发现疾病与基因的连接关系。在计算能力方面，人工智能可以对候选的化合物进行筛选，更快筛选出具有较高活性的化合物，为后期临床实验做准备。人工智能在化合物合成与筛选方面可以比传统手段阶段40％的时间，每年为药企节约上百亿的筛选化合物的成本。 人工智能技术的出现，为中国在新药研发的国际竞争中实现弯道超车提供了一定的可能性。
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